Quando processos de Produto começam a mover resultado
6 perguntas para Leticia Latsch, Gerente Geral de Produtos Digitais na PagBank
Processos de Produto orientam decisões que movem resultado. Bem estruturados, ajudam times a priorizar melhor, acelerar aprendizado e conectar o esforço diário a ganho concreto para o negócio.
Resultado sustentável surge quando Produto entende seu papel na estratégia, define com precisão o retorno esperado de cada iniciativa e opera com métricas conectadas às prioridades da empresa. É esse nível de clareza que permite assumir responsabilidade por impacto e direcionar energia para o que gera valor.
Nesta edição de 6 Perguntas, conversamos com Leticia Latsch, Gerente Geral de Produtos Digitais no PagBank, sobre como estruturar processos e decisões para transformar esforço em resultado, onde times costumam perder conexão com ganho real e quais práticas se tornam inegociáveis para manter Produto próximo do negócio.
O que você acha que precisa estar “bem organizado” num time de Produto para qualquer melhoria de tecnologia virar ganho real?
Para que qualquer investimento em tecnologia se traduza em ganho real para a empresa, dois pilares precisam estar muito bem-organizados em um time de Produto:
Alinhamento estratégico
Retorno/Resultado esperado e time-to-market
1. Alinhamento estratégico claro entre Produto e Negócio
Tecnologia só vira resultado quando está diretamente ligado à um objetivo concreto da empresa. Na minha visão, para isso, o time de Produto precisa ter absoluta clareza sobre:
Onde o produto se encaixa na estratégia da empresa?
Quais são as prioridades do negócio no ciclo atual (crescimento? margem? eficiência?)
Como o produto e suas evoluções conversam com essa estratégia?
Eu acredito que os times de produto deixam de gerar real impacto quando ficam “tecnicamente muito competentes, porém estrategicamente desconectados”. O time de produtos, precisa de fato atuar como um braço do “negócio”, tendo clareza sobre o seu P&L, metas, drivers de crescimento e rentabilização, alavancas de valor e etc.
2. Clareza sobre o problema, retorno/resultado esperado e time-to-market
Antes de discutir “como” resolver um problema, precisamos saber por que aquele problema vale a pena ser resolvido e se deveria ser prioridade, deveria ser resolvido agora? Perguntas estruturantes que eu sempre trago para o time:
A. O quão grande é essa oportunidade?
Exemplos:
1. Esse esforço aumenta a base de clientes? Se sim, em quanto?
2. Isso melhora a retenção ou reduz churn? Qual a ordem de grandeza?
3. Tem impacto direto em receita? Margem? Custos operacionais?
4. Isso acelera cross-sell ou up-sell dentro do ecossistema?
5. Abre a porta para expansão em um novo segmento ou canal?
B. Quais alternativas já existem por aí? Como está o mapa concorrencial? Qual o nosso market-share?
C. Por que precisamos fazer isso agora?
D. Como você vai medir o resultado? E esses resultados são compartilhados com os resultados esperados e priorizados pela empresa?
Exemplos:
Aquisição (CAC, novos usuários, funil de conversão)
Retenção
Receita
Eficiência
Expansão (cross-sell rate, up-sell rate)
Churn (bruto e líquido)
Sem isso, todo discovery e todo delivery vão virar um backlog “irrelevante”. Eu não começaria nenhum desenvolvimento sem um racional robusto e hipóteses quantificáveis, mesmo que no início de forma estimada.
Quando você observa times de Produto ao redor, ou mesmo no mercado, o que separa aqueles que conseguem evoluir o método de trabalho de quem só acumula ferramentas e frameworks, sem conseguir gerar impacto real no negócio?
O que mais diferencia times de Produto que realmente evoluem e geram impacto mensurável, daqueles que apenas acumulam frameworks, cerimônias e ferramentas, é a mudança de orientação: sair do foco em “metodologia” e focar no negócio.
Evolução não é sobre dominar Kanban, Design Thinking ou ter um backlog impecável. Na prática, os times que evoluem de verdade são os que fazem um movimento de trocar a obsessão por processo pela obsessão por resultado.
Um antigo chefe uma vez me disse que “eu poderia fazer o discovery num papel de pão velho e amassado se eu quisesse, contanto que eu soubesse o quanto aquele discovery nos traria de resultado/retorno”.
Times que acumulam frameworks vão ser muito bons em escrever boas histórias, rodar sprints perfeitas, seguir o passo a passo do discovery, montar roadmaps bonitos. Em contrapartida, times de alta performance: Entendem do negócio (LTV/CaC, margens, receita, churn, elasticidade de preço, penetração de mercado, custos operacionais).
Essa mudança é transformacional. Tirar o produto do território confortável da metodologia e colocar dentro do business core da empresa, naturalmente acelera hipóteses com real impacto, muda a relação com tecnologia e eleva o nível de conversa com stakeholders. E principalmente faz o método evoluir porque o resultado exige que ele evolua. Esse shift faz o time desenvolver novas skills:
leitura crítica de dados financeiros
análise de mercado e concorrência
definição de teses estratégicas
influência e tomada de decisão orientada a retorno x risco
Quando o time está “trabalhando muito”, mas o impacto não escala, qual parte do modelo você tende a revisar primeiro: a forma como a demanda entra, os critérios de priorização ou o que é considerado “pronto” em termos de qualidade e resultado? Por quê?
Quando o time trabalha muito, mas o impacto não aparece, eu reviso primeiro a forma como a demanda entrou e principalmente, o porquê ela entrou. Se a hipótese que justificou a demanda era frágil, mal conectada ao negócio ou baseada em premissas inconsistentes, todo o restante do processo pode ter sido executado de forma correta, mas em direção ao problema errado. A gente se transforma em uma alavanca que movimenta muito esforço, mas não move resultado.
Geralmente, quando uma demanda entrou no backlog, ela entrou porque parecia gerar valor, fazia sentido com as informações da época, alinhava-se com os objetivos do negócio naquele momento. Se ela não performou, minha pergunta nunca é “por que entregamos isso?”, mas sim “O que sabíamos quando priorizamos isso, o que não sabíamos?”
Isso permite identificar: Premissas frágeis, uma leitura parcial de dados, mudança de contexto e esse aprendizado re-alimenta todo o modelo de trabalho.
No fim, a priorização é só consequência da hipótese, não a causa raiz do não atingimento do resultado. Eu só reviso priorização depois de revisar as hipóteses. Sobre a “Definição de pronto”, ela deveria ser derivada do propósito, nunca o contrário. Além disso, com clareza do porquê, temos mais assertividade em definir MVPs estratégicos reduzindo risco de desperdício e tempo entre o desenvolvimento e a entrega de valor em sí.
Quais 3 perguntas uma liderança deveria fazer para diagnosticar se o modelo atual está pronto para absorver novas tecnologias, incluindo IA, sem que isso vire apenas mais uma camada adicional no produto ou na operação?
1. Qual é exatamente o problema de negócio que queremos resolver e qual métrica ele vai mover? Quanto?
2. Essas métricas estão alinhadas com as prioridades do negócio olhando para o ciclo atual (Ex: crescimento, margem, eficiência)?
3. Quando o problema, hipótese e métricas já estão claros, a pergunta passa a ser: Como vamos lançar e ganhar mercado com isso (Go-to-market)?
Isso exige clareza de:
Público (segmento, porte);
Proposta de valor (Que não é: “Nova feature de automação no app.”; deveria ser, por exemplo, “Reduza em 40% o tempo gasto para XPTO...”);
Diferenciais competitivos (Fortalezas versus concorrência) e pitch de lançamento;
Estratégia de Preço;
Oferta de lançamento (Vamos fazer uma promoção? Um preço especial?);
Estratégia de lançamento (Vamos pilotar? Se sim, como?);
Quais práticas de gestão você acha que viram inegociáveis em 2026 para manter o fluxo de construção de produto rodando bem, sem perder conexão com impacto e resultado?
Acompanhamento ativo do P&L e drivers financeiros,
Revisão dinâmica e constante do forecast,
Revisão constante de métricas críticas para o seu produto,
Gestão estruturada de base ativa (satisfação, churn, retenção...),
Monitoramento “quase diário” de mercado e concorrência,
Rituais estruturados com stakeholders (Comercial, Marketing, CRM, Riscos, Operações) para garantir visão 360º do negócio,
Quais os desafios você acredita que vão consumir mais energia ao gerenciar times de produto durante esse ano? E o que você acredita que é necessário para não operar apenas reagindo às demandas?
Eu tendo a evitar respostas genéricas para essa pergunta, porque acredito que os desafios variam muito conforme o momento da empresa, dos produtos e até o nível de maturidade dos times. O maior desafio deste ano, no meu caso, vai ser balancear eficiência com escala e garantir que isso seja feito com segurança.
Em fases de escala, o produto muda o foco para expansão, e isso exige adaptação no foco e nas atividades dos times de produto também. As trocas passam a ser ainda mais estratégicas, a interface com outras áreas aumenta, quando entramos em fase de Growth, o time precisa deixar de ser excelente em discovery e passar a ser excelente em escalar. Acho que um outro ponto desafiador vai ser a utilização de IA com foco em escala do negócio e sem comprometer segurança, governança e privacidade.
Para não entrar no modo reativo, eu aposto na clareza de propósito antes de priorizar e na gestão ativa dos indicadores financeiros.